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Data Analytics para principiantes

27/05/2020
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Data Analytics es un concepto que implica el análisis de datos a través de un software para sacar conclusiones y poder tomar decisiones de forma estratégica que sean beneficiosas para nuestra empresa o negocio. Gracias al análisis de los datos, las empresas y corporaciones pueden estar informadas de las tendencias y de los patrones que están actualmente en auge.

Hoy en día, el uso del Data Analytics ha crecido significativamente debido a su reciente evolución y capacidad de analizar volúmenes de datos mucho más grandes, de manera más rápida y eficaz.

Con el uso de esta técnica las empresas toman decisiones en base a información cuantitativa y no cualitativa lo que provoca que puedan desarrollar acciones más estratégicas, así como mejorar la eficiencia de la compañía, optimizar la experiencia al cliente y perfeccionar el modelo de negocio.

Entender todas las posibilidades que nos ofrece el ecosistema de datos requiere de una formación y actualización constante. Por ello, Three Points cuenta con el Máster en Big Data y Analytics, que proporciona todos los conocimientos necesarios para analizar una organización y transformarla en una data driven company.

Cómo funciona el data analytics

La metodología para analizar los datos de una compañía es propia de cada empresa, no existe una única forma de llevar a cabo el estudio de los datos. Por este motivo, es imprescindible contar con profesionales que puedan responder a las necesidades particulares de nuestro negocio.

Sin embargo, podemos destacar algunos pasos del proceso que generalmente encontramos en la mayoría de metodologías:

1.       Inventario de preguntas. Todo proceso de Data Analytics nace con una pregunta: cuánto voy a facturar el próximo año, cuánto tengo que invertir para obtener beneficios, cuál es el mejor mes para lanzar un producto, etc. Es imprescindible saber qué respuestas estamos buscando poder encontrar en los datos la información necesaria.

2.       Recopilación de datos. El siguiente paso es conseguir datos que puedan ayudarnos a responder a nuestras preguntas. Los datos pueden proceder de innumerables fuentes, como búsquedas en Internet, sistemas y aplicaciones, datos de organizaciones y empresas o investigaciones e informes. Es importante encontrar fuentes que sean fiables y que presenten la información de manera estructurada y clara.

3.       Procesamiento y organización de los datos. La limpieza, estandarización y organización de las informaciones recolectadas son imprescindibles para que el análisis sea un éxito. Los datos generados suelen contener una serie de inconsistencias que pueden llegar a perjudicar el análisis y, por consiguiente, llevar a la toma de decisiones erróneas.

4.       Análisis de los datos. Una vez tenemos los datos procesados y correctamente organizados, podemos proceder a su análisis. Aunque se pueden realizar análisis más complejos, lo cierto es que, si no queremos complicarnos demasiado en un inicio, un análisis básico ya puede ser de inmensa ayuda paras empresas y negocios.  

5.       Desarrollo de modelos y algoritmos. En ocasiones, el análisis de datos puede resultar muy complejo, por ejemplo, cuando tenemos que analizar miles de variables en el comportamiento de los usuarios o cuando no conseguimos ver estándares o patrones en nuestros datos. Cuando esto ocurre, la alternativa suele ser el desarrollo de modelos estadísticos y algoritmos que son capaces de analizar todas esas variables en cuestión de minutos o detectar patrones imperceptibles a los ojos de un ser humano.  

6.       Visualización de los datos. Con tal de garantizar que las conclusiones del análisis estén alineadas con el objetivo de nuestro estudio, es necesario examinar visualmente los resultados. Este análisis se realiza mediante gráficos que ayudan a detectar estándares y patrones imprescindibles en la toma de decisiones.

7.       Toma de decisiones. Una vez tenemos los datos, podemos empezar a tomar acción. Con los estándares encontrados seremos capaces de decidir estratégicamente los próximos pasos para nuestro negocio: ver lo que está funcionando, lo que necesita mejorar o lo que hay que evitar.

Según la empresa de investigación de mercados Gartner, existen cuatro áreas en las que puede emplearse el análisis de datos:

1.       Análisis descriptivo: informes en un periodo de tiempo específico. Analizar, por ejemplo, los datos obtenidos en los últimos tres meses para tomar acción en los siguientes.

2.       Análisis predictivo: ayudan a predecir situaciones que se van a producir en un futuro cercano. Por ejemplo, calcular el crecimiento futuro de una empresa.

3.       Análisis prescriptivo: analizan y cuentan cuáles son los pasos que deben dar las empresas para llegar al punto deseado en el que se quieren encontrar. Por ejemplo, si lo que queremos es crecer en un +10k nuestra facturación anual, los datos analizados nos darán unos pasos determinados que deberemos seguir para llegar a nuestro objetivo.

4.       Diagnóstico analítico: buscan el origen de un suceso y ayudan a determinar el motivo por el que sucedió. Por ejemplo, si se ha producido un pico de ventas en un periodo determinado, gracias al diagnóstico analítico podríamos saber cuál ha sido el origen de este aumento de facturación.

Lidera el crecimiento de las empresas

Una de las ventajas que nos proporciona el Big Data es la capacidad de análisis. Está claro que el data driven ecosystem que existe hoy en día en las compañías es un marcador para la constante evolución de las empresas. Este ecosistema permite analizar, examinar y estudiar los datos para tomar mejores decisiones en las empresas y, con el tiempo, aportar mayor capacidad de análisis a medida que va evolucionando.

 

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